2 Intro al BI

Introducción al Business Intelligence

• El business intelligence (BI) es un proceso para explorar y analizar información estructurada de una empresa o área específica.
• Se utiliza para descubrir tendencias o patrones, que a su vez derivan en ideas para mejorar la empresa.
• El proceso de BI incluye comunicar descubrimientos y ejecutar cambios en áreas como clientes, proveedores, productos, servicios y competidores.
• Implementar soluciones de BI ayuda a la toma de decisiones a nivel interno y externo, generando ventas y ventajas sobre competidores.

Datos, Información y Conocimiento

• Los datos son elementos sin procesar que generan nuevos elementos pero no generan nuevo conocimiento por sí solos.
• La información son datos con un significado o función especial, o el resultado de combinar diferentes datos.
• El conocimiento es la información analizada que hace nuevos aportes a un área específica.
• Los datos son la principal fuente de información para analizar grandes volúmenes, crucial para que las empresas realicen una selección adecuada.

Tipos de Datos

• Estructurados: Datos con una estructura definida que no cambia independientemente de su origen, como registros de bases de datos.
• No estructurados: Datos sin una estructura bien definida, como fotografías, vídeos o documentos de texto.

Generación de Datos

• Creados: Generados por la propia empresa a través de sus sistemas de información.
• Compilados: Utilizados de otras grandes bases de datos, como censos electorales o información de administraciones públicas.
• Experimentales: Generados por simulaciones o pruebas para determinar la validez de los sistemas.

Fuentes de Información

• Web (Internet) y medios sociales: Tienen origen en la red y son una fuente grande de big data, incluyendo clics, búsquedas, publicaciones y contenido web.
• Tabletas y móviles (smartphone): Son dispositivos móviles que permiten acceder a información desde cualquier lugar con aplicaciones e internet.

Tipos de Datos en la Empresa

• Numéricos: Valores enteros o reales, como la edad o el salario.
• Fecha/hora: Valores con formatos de fecha/hora usuales, como año, mes, día, hora, minutos o segundos.
• Texto: Valores con texto libre, como el nombre de los empleados o el departamento.
• Alfanuméricos: Combinación de datos numéricos y texto, como el número de DNI o la dirección.
• Booleano: Tipo de dato con solo dos valores: verdadero y falso.

Procesamiento de Datos

• La mayoría de las veces los datos no pueden ser utilizados de la manera en se encuentran almacenados.
• Es necesario tener un proceso de calidad de los datos para minimizar los errores.
• La preparación de los datos incluye limpieza, integración, transformación y reducción.
• La limpieza implica completar datos faltantes, resolver problemas de ruido, eliminar valores extremos y corregir datos inconsistentes.
• La integración agrupa datos de diferentes fuentes en tablas homogéneas, asegurando coherencia.
• La transformación crea nuevos atributos a partir de los originales, facilitando la interpretación.
• La reducción aplica una transformación para conseguir una representación reducida de los datos originales sin pérdida de información.

Inteligencia de Negocios (BI)

• Es un proceso de intercambio para explorar y analizar información estructurada de la empresa o sobre un área determinada.
• Facilita el descubrimiento de tendencias o patrones almacenados en un data warehouse.
• La empresa puede extraer conocimiento para su mejoramiento a partir de estos análisis.

¿Quién Necesita el Business Intelligence?

• Todas las personas de la empresa que tienen que tomar decisiones.
• Dependiendo del tipo de negocio, se debe establecer el modelo de business intelligence que mejor se adapte.

Beneficios del Business Intelligence

• Contribuye a la toma de decisiones al pedir o buscar información que minimice la incertidumbre.
• Beneficios tangibles: Aquellos que la empresa puede cuantificar y que aportan beneficios económicos a la empresa.
• Beneficios intangibles: Aquellos que no se pueden cuantificar pero que aportan valor agregado a los servicios o productos y mejoran la posición competitiva.
• Beneficios estratégicos: Aquellos que facilitan la creación de nuevas estrategias, respecto a qué clientes, mercados o con qué productos encaminar los esfuerzos de la empresa.

Arquitectura del Business Intelligence

• Solución de sistema que utiliza varias fuentes de datos que se transforman estructuralmente para optimizar el análisis.
• Se denomina ETL al proceso de transformación. Tras la información unificada, esta se almacena en un data warehouse que puede servir como base a distintos data marts
• Los datos en el data warehouse o data mart se explotan con herramientas de visualización o reporting.
• Procesos ETL: Extracción, transformación y carga de los datos en el data warehouse, donde deben ser transformados, limpiados, filtrados y redefinidos.
• Data warehouse: Almacén de datos con el metadata o diccionario de datos, buscando almacenar los datos de forma que se facilite el acceso y la administración.

Herramientas OLAP

• Proveen la capacidad de cálculo, consultas, funciones de planeamiento, pronóstico y análisis de escenarios en grandes volúmenes de datos.
• Actualmente existen alternativas tecnológicas a OLAP, y es vital analizar las tecnologías que permitan tratar y visualizar la información en un data warehouse.

Relación entre Business Intelligence y Big Data (BD)

• Business intelligence: Se refiere a las habilidades, tecnologías, aplicaciones y prácticas para la exploración iterativa del pasado empresarial para proporcionar información útil en el presente.
• Big data: Se usa para caracterizar conjuntos de datos grandes, diversos y que cambian rápidamente.

Dimensiones de Big Data

• Velocidad: Se refiere a la velocidad a la que los datos cambian, como la frecuencia de generación, actualización o entrega.
• Veracidad: Se refiere a la incertidumbre de los datos, es decir, a la fiabilidad de la información recibida.
• Variedad: Se refiere a la cantidad de diferentes fuentes, formatos, estructuras y semántica asociadas a los datos.

Diferencias entre BI y Big Data

• BI: Los equipos están ubicados tradicionalmente en consultorías internas o departamentos de TI, proporcionando reportes con información bien definida.
• Big Data: Requiere que los especialistas estén cerca de los productos y procesos en las organizaciones, compartiendo negocios y unidades.

Business Intelligence vs. Business Analytics

• La empresa utiliza la toma de decisiones más apropiada para cumplir los objetivos, satisfacer a clientes y mantener la calidad.
• El BI y el BA ayudan y facilitan el proceso de toma de decisiones.
• Business intelligence: Instrumento que apoya la toma de decisiones basada en información precisa y oportuna para seleccionar la alternativa más conveniente.
• Business analytics: Conjunto de técnicas que permiten predecir posibles eventos o resultados, enfocándose en el análisis futuro.

Business Analytics para la Toma de Decisiones

• Permite alcanzar una visión más clara del futuro a diferencia del BI que ayuda a recoger y entender datos del pasado.
• Los datos, personas, procesos y tecnología son indispensables para el BA.
• El conocimiento adquirido en business analytics permite a las organizaciones automatizar y optimizar sus procesos y obtener ventajas competitivas.
• El proceso completo de business analytics implica tres pasos principales aplicados secuencialmente a una fuente de datos para extraer valor y tendencias.
• Análisis descriptivo analítico: Sirve para datos que están agrupados por una o más características.
• Análisis Predictivo: Explorar las bases de datos para confirmar las mejores variables predictivas.
• Análisis Prescriptivo: Asignar de manera óptima los recursos limitados de recursos humanos, tecnológicos y financieros.